一、生物成熟时间？

果实什么时候成熟呢？果实一般秋天成熟。比如樱桃成熟期，在五月中旬到六月中旬。草莓在五月中下旬开始成熟。杏成熟期在远下旬至七月中旬。桃子一般在六月到十月初成熟。集子分早熟和晚熟，一般来说早熟在八月份，晚熟在11月。我时的成熟时间不是绝对的，要看在什么地域，还有什么样的气候。比如杨梅成熟期在5月到6月份，南方是多雨季节，五月份到六月份的时候是杨梅的成熟季节。苹果一般是在春夏秋三季时成熟早熟的苹果，在3到6月中熟的苹果，在7到8月晚熟的苹果，在9到10月，平时再栽植苹果时，一定要给其充足的阳光照射，还有浇水施肥养护。

二、怎么识别油菜是否成熟？

油菜籽收获适期一般在油菜终花后25～30天。此时油菜八成熟，种子的重量和油分的含量接近最高值，因此油菜产区有“八成黄十成收、十成黄两成丢”，“角果枇杷黄，收割正相当”的说法。此时大田植株约2/3的角果呈现黄绿色至淡黄色，主花序基部角果开始转现枇杷黄色；分枝上还有1/3的黄绿色角果，并富有光泽，只有分枝上部尚有部分绿色角果，故称“半黄半青”期；大多数角果内种皮已由淡绿色转现黄白色，颗粒肥大饱满，种子表现本品种固有光泽；主茎和分枝叶片几乎全部干枯脱落，茎秆也变黄色。

若以种子色泽的变化来作为适宜收获期的标准，可摘取主轴中部和上、中部一次分枝中部角果共10个，剥开观察籽粒色泽，若褐色粒、半褐色粒各半，则为适宜的收获期。

一天中油菜的适宜收获时间也要注意。因早、晚气温低，湿度大，不易裂角落粒，所以收获时期要注意做到晴天早晨割、傍晚割、带露水割。阴天可以全天割。农谚称之为“要不丢、早晚收”，“上白中黄下绿，收割不能过午”。

三、快速识别生物？

关于这个问题，要快速识别生物，可以使用以下方法：

1. 观察生物的外貌特征，如颜色、形状、大小、纹理等。这些特征可以帮助区分不同的生物。

2. 使用分类学知识，将生物按照物种、科、属、种等分类，进行比较和识别。

3. 利用现代科技手段，如DNA分析、形态学特征分析等，进行更加准确的鉴定和识别。

4. 如果是常见的动植物，可以查找相关的图鉴或参考书籍，进行识别。

5. 如果无法确定生物的种类，可以寻求专业人士的帮助，如动物园、植物园、野生动物保护中心等。

四、什么是生物识别？

是与自然人的身体、生理或行为特征有关的特定技术处理操作所产生的个人数据，它允许或确认对该自然人的明确识别。

比较典型的身体或生理生物识别技术的例子包括：面部识别、指纹验证、虹膜扫描、视网膜分析、语音识别以及耳廓识别。

而行为生物识别技术的例子包括：键盘使用分析、手写签名分析、触摸屏和鼠标的使用模式、步态分析、凝视分析（眼球追踪）以及在电脑前上网和工作的行为习惯分析。

这大概是中欧两地的共识。但是两边的具体法律规制又略有不同。

五、人脸识别技术成熟吗？

　人脸识别是近年来非常火的技术之一，从马云的刷脸支付开始，人脸识别技术热度一直未减。其实，人脸识别技术发展已久，技术水平基本达到顶尖，可以说已经到了一个成熟期。但在实际生活中，对大众来说还是比较新鲜的，大家也还是怀着保守以及怀疑的态度。确实人脸识别技术到达一定高度之后，要继续突破难度可见一斑。但实践是检验真理的唯一标准，人脸识别技术也只有通过时间才能继续前进。　　

人脸识别技术进入成熟期国内市场是必争之地

　　目前，人脸识别技术已经进入实践阶段，人脸识别技术在各种场景下的应用有序展开：

　　1.养老金领取管理。随着养老金社会化发放工作的全面展开，退休金的冒领问题也日益突出，社保机构很难管理到离退休人员的健康以及生存状况，冒领情况严重，造成全国每年退休金的流失总数高达十亿元。利用人脸识别技术可以有效地进行人员核对，减少养老金的流失。

　　2.办税认证系统。在基层税务机关，经常出现冒用他人身份证开具免税发票的现象，造成税收流失，也导致免税发票代开终端前整日人满为患，正常纳税人排队等候时间过久。通过人脸识别技术，系统自动将镜头摄取人像同公安部门身份信息中的人像进行比对，实时完成实名认证。不仅有效缓解了窗口办税人员的压力，提升了办税效率，还增强了实名制办税体验，降低了涉税风险。

　　3.疑犯追踪系统。基于人脸识别技术，对长途客运站、火车站等公共场所进行监控，将视频中的人脸与疑犯数据库进行比对，一旦疑犯在人群中被识别出来即刻报警。这就大大减轻了管理人员的工作负荷，提高了抓捕效率，增加了城市的安全性。

　　4.社区管理系统。在智慧城市中，以城市中最小的单元社区为例，通过非配合式人脸识别，可以帮助物业管理部门在访客管理、物业通知(水电费通知、车库信息等)等方面为业主提供更加友好自然的生活体验。

　　5.楼宇门禁系统。人脸识别智能门禁系统通过构建具有智能化管理功能的身份识别系统，结合先进的人脸识别算法，能精确、快速地识别人脸并打开门禁，提高了楼宇、家庭的安全。

　　6.考生身份验证管理系统。立足考试行业的特殊需求，集计算机、通信、网络、人脸识别技术、数据库等多元化技术为一体的应用系统项目，为考试机构提供考生身份证信息提取、身份验证、管理等功能，构建更为高效、公平的考试环境。

　　7.驾驶学员的身份信息认证和安全驾驶管理系统。包括到场验证、学员身份认证、上车下车签到、驾驶时间的控制等。

　　8.智能膳食管理系统。系统在学生打饭时进行人脸识别，纪录学生每天选购的菜品，根据医院体检结果给出膳食调整意见，对于学生单次浪费食物超30%的情况予以纪录，不断优化菜品和调整学生饮食结构。

　　9.商业智能分析系统。实体商业中，目标客户的引流以及精准营销成为商业成本的重要支出，传统被动式的商场标识、人工推送和导购等手段效率的下滑，让以人工智能为核心的精准营销成为商业新的增长点。人脸识别系统能充分利用机器视觉对人脸的特征识别和归纳能力，将客户的性别、年龄、心情等作为商业需求的对应特征，针对性地实时推送客户感兴趣的内容，为商家进行目标客户群导流和精准营销；另一方面，通过对不同人群的兴趣内容的观察和学习，逐步提升对目标人群推送内容的匹配精准度。

　　随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

　　1、电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用，国际民航组织(ICAO)已确定，从2010年起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

　　2、自助服务。如银行的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。

　　3、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

　　我国人脸识别技术水平在全国也是名列前茅的，在刚刚结束的MS-Celeb-1M竞赛中中国就很好的证明了自己。而我国人脸识别技术的不断突破，与市场也有着千丝万缕的关系。

　　根据人脸识别行业发展现状，我国人脸识别市场规模约占全球市场的10%左右，因此2016年，我国人脸识别市场规模约为17.25亿元，其中金融领域约3.28亿元，安防领域约5.69亿元，考勤门禁领域约6.99亿元，其他领域刚刚起步，约为1.29亿元。尽管，目前来看，我国人脸识别市场规模较小，然而市场空间巨大。从场景评估的角度来技术人脸识别的市场空间，依据各场景的市场空间和人脸识别技术占产业链价值的比例，未来十年，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。

　　人脸识别行业有五大投资机会

　　1、大数据与云计算

　　现阶段，我国二代证的普及使中国目前逾12亿人的身份信息有了数码照片数据，平安城市联网的数百万台监控摄像机每天也产生着海量的数据信息，种种迹象表明，目前公安已经跨入大数据应用时代。越来越多的公安科技部门发现，基于新的大数据形态，一些传统技术瓶颈逐步显现。大数据的应用背景为人脸识别应用带来的机遇，利用人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个公安信息化的管理水平，是公共安全领域下一阶段的趋势。

　　2、智慧城市建设

　　融合大数据、云计算、物联网、移动互联网等热门领域尖端技术，意在打造城市生活“未来版”的智慧城市建设，当下正在国内如火如荼地进行。有数据显示，截至2016年，国内在建的智慧城市数量已经达到597个，智慧城市目前也已经正式从原先的概念探索进入了实质建设阶段。相关机构预测，未来十年，伴随着信息技术的发展与政策的大力推动，智慧城市建设领域的投资将超过万亿。在智慧城市的建设中，人脸识别技术可应用到智慧小区、智慧交通、智慧民航等个个领域，智慧城市建设的火热也将推动人脸识别技术的快速增长。

　　3、移动互联网发展

　　近年来，随着移动互联网的迅猛发展，网络购物、手机打车、充值缴费、互联网金融等移动互联网服务迅速兴起，手机支付安全日益突出。根据央行公布的《2016支付体系运行报告》显示，2016年全国移动支付业务257.1亿笔，金额157.55万亿元，同比分别增长85.82%和45.59%。然而令人担心的是，手机的病毒、木马也明显增多，直接针对“手机钱包”的安全隐患空前增加。而人脸识别技术可以结合互联网金融产品，将银行的账户或信用卡与人脸的识别系统相关联，使用者只需对着摄像头拍一张照片，就能在数秒内便捷认证身份，因而可以有效根源杜绝盗号、诈骗的情况，保障交易的安全。未来随着移动互联网的持续发展，该领域对人脸识别技术的需求将持续增加，带动人脸识别行业市场规模快速增长，拥有巨大市场潜力。

　　4、、互联网金融发展

　　对于互联网金融而言，有大量的应用场景将会用到人脸识别，比如远程在线开户、移动在线支付、ATM报警、线下身份验证自助发卡机以及贵宾身份识别等，在现有的互联网银行以及互联网证券的快速发展下，人脸识别必将取代传统的营业网点人工识别成为金融行业发展的基础设施。随着互联网银行远程开户、“刷脸支付”等需求催化，人脸识别应用边界正加速扩展，未来市场潜力巨大。

　　5、互联网+热点

　　人脸识别是进军“互联网+”的利器。人脸识别除了在安防、金融等传统领域拥有广阔市场外，在toB领域可为社交网络类企业提供定制化云服务，在toC领域可以提供“云脸锁屏”等各类创新应用，更可以通过积累的大规模人脸数据推出社交和移动搜索相关的产品，应用前景广阔。此外，在互联网时代，人脸识别技术的人口价值不可低估，其安全性、便利性和唯一性使其有望成为人与网络的链接桥梁，随着商业模式的不断创新，人脸识别的市场规模将大概率远远超出人们的预期，市场空间巨大。

六、生物走向成熟教学反思

生物走向成熟教学反思

近年来，生物学教育在全球范围内取得了巨大的进展。由于科学技术的快速发展和人们对生命科学的不断探索，生物学已经成为各个学段学生必修的科目之一。然而，随着教学方法的不断更新和变革，我们需要反思一下生物学教育的发展和改变。

1. 教学模式转变

传统的生物学教学以教师为中心，强调知识的灌输和记忆。这种模式忽视了学生的主体性和创造力，导致学生对生物学的兴趣和理解程度不高。然而，近年来，教育界开始重视学生的参与和探索，倡导学生主导的教学模式。

生物学教育已经由以教师讲解为主转变为以学生为主导的学习模式。通过实验、讨论和研究等方式，学生可以更加主动地探索生物学的奥秘，并培养自己的批判性思维和科学实践能力。

2. 实践与理论相结合

生物学是一门实践性很强的科学，仅仅理论知识的学习是远远不够的。传统的生物学教育往往侧重于理论知识的传授，但缺乏实践操作的环节。这导致学生对生物学的理解程度不高，无法真正应用所学的知识解决现实问题。

因此，现代生物学教育强调实践与理论相结合。学生通过实验操作、观察实物和进行实地考察等方式，将理论知识应用于实际情境中，提高学生的动手能力和实践能力。

3. 多媒体辅助教学

随着科技的进步，多媒体技术在生物学教育中的应用越来越广泛。多媒体辅助教学能够将抽象的生物学知识以直观、形象的方式呈现给学生，提高学生对生物学概念的理解程度。

通过使用动画、视频、模拟实验等多媒体教学资源，生物学教育可以更加生动有趣。学生可以通过观看图像和实验过程的模拟，更好地理解和掌握生物学的知识。

4. 创新评价方式

生物学教育的评价方式也在发生改变。传统的评价方式主要以考试成绩为标准，忽视了学生的综合素质和能力的培养。而现代生物学教育注重培养学生的创新能力和团队合作精神，评价方式也需要发生相应的变化。

创新评价方式包括学生项目展示、科学报告、团队合作等，这些方式强调学生的实践能力和综合素质的培养，能够更好地衡量学生的学习成果和能力。

5. 生物学教师的角色

随着生物学教育的改革，生物学教师的角色也发生了变化。生物学教师不再是知识的传授者，更多地成为学生学习和成长的引导者和伙伴。教师需要提供学生所需的资源和指导，激发学生对生物学的热情。

生物学教师还需要不断学习和更新自己的知识和教学方法，以适应生物学教育的发展。教师的专业素养和教育理念对于学生的成长和发展起着至关重要的作用。

结语

生物学教育作为培养学生科学素养的重要环节，需要不断反思和改进。教学模式的转变、实践与理论相结合、多媒体辅助教学、创新评价方式以及生物学教师的角色转变等方面的改变，将促进学生能力的全面发展和创新精神的培养。

只有不断更新教育理念和教学方法，我们才能更好地引导学生探索生物学的奥秘，培养优秀的生物学人才，为生物学科的发展和社会进步做出贡献。

七、掌纹识别 生物识别

掌纹识别和生物识别是如今科技进步中越来越受到关注的领域。随着人们对信息安全和个人隐私的关注度不断增加，传统的身份验证手段已经不能满足现代社会的需求。掌纹识别作为一种生物识别技术，正在逐渐引领身份验证领域的革新。

掌纹识别作为一种生物特征识别技术，是基于人手掌纹的形态、纹理、空间分布等特征进行个人身份验证的一种方法。与传统的密码、指纹、面部识别等方式相比，掌纹识别具有很多优势。

1. 高度准确

掌纹是每个人独一无二的，就像指纹一样。每个人的掌纹图案都各不相同，即使是亲生的双胞胎兄弟姐妹，其掌纹图案也是不同的，具有高度的个体差异性。因此，通过掌纹识别进行身份验证可以达到非常高的准确率。

2. 非侵入性

与其他生物识别技术相比，掌纹识别是一种非侵入性的身份验证方式。用户只需将手掌放在扫描仪上即可完成识别，不需要接触任何设备或进行任何操作。这对于用户来说非常便利，也减少了身份验证过程中的不适感。

3. 抗攻击性强

掌纹作为生物特征，在其表面不易留下特定的模式，很难被仿造。相比之下，密码可以被猜测或者被暴力破解，而指纹、面部识别等方式也存在被冒用的可能。而掌纹识别需要直接接触用户的手掌，这增加了识别的抗攻击性。即使有人尝试用假手掌或印刷物进行欺骗，也很难成功。

4. 广泛应用

掌纹识别技术在多个领域都有广泛的应用。例如，它可以用于个人手机的解锁，用于电子支付的身份验证，用于入场券的检票等等。掌纹识别的快速、准确和便捷性赢得了许多应用场景的青睐。

5. 隐私保护

在现代社会，隐私保护是非常重要的。而掌纹识别作为一种非侵入性的生物识别技术，可以保护用户的隐私信息不被泄露。与传统的密码方式相比，使用掌纹识别不需要用户记住复杂的密码，也免去了密码被猜测的风险。同时，掌纹数据一般以加密的形式存储和传输，提供了更高的安全性。

总之，掌纹识别作为一种生物识别技术，具有高度的准确性、非侵入性、抗攻击性强、广泛应用和隐私保护等优势。随着科技的不断发展，掌纹识别将在各个领域发挥更重要的作用，并将成为未来身份验证的主流方式。

八、生物识别静脉识别

生物识别技术在当今数字化时代的广泛应用已成为不容忽视的趋势。其中，静脉识别技术因其高度安全性和准确性而备受关注。静脉识别通过检测和分析人体血管系统中的静脉纹理来验证身份。与其他生物特征识别技术相比，静脉识别具有很多优势。

高安全性

静脉识别是一种双生物特征识别技术，需要同时检测和比对手掌或手指的两个静脉模式。因此，相对于指纹识别、虹膜识别或面部识别等单一生物特征识别技术，静脉识别的安全性更高。每个人的静脉模式是独一无二的，几乎不可能被伪造或冒充。这使得静脉识别技术成为高安全性应用场景的首选。

高准确性

静脉识别凭借其高准确性俘获了众多行业的兴趣。与其他生物特征识别技术相比，静脉识别的误识率更低，可以达到很高的辨识率。静脉图像的采集和匹配过程借助红外光进行，不受外界光线的影响。这种光学技术使得静脉识别技术在不同光照条件下都能保持较高的准确性。

多领域应用

静脉识别技术已经广泛应用于各个领域。在金融机构中，静脉识别技术被用于提供更高级别的身份验证，确保交易的安全性。静脉识别还被应用于门禁控制系统，取代传统的钥匙或密码，提供更安全的访问控制。此外，医疗领域也开始运用静脉识别技术，用于患者身份验证和医疗记录的访问控制。静脉识别技术的多领域应用为各行各业提供了安全、高效的解决方案。

便捷性

相比其他生物特征识别技术，静脉识别更具便捷性。在使用静脉识别技术的系统中，用户只需将手掌或手指放置在传感器上，就能快速完成身份认证。无需使用特殊设备或佩戴可穿戴式设备。这种便捷性使得静脉识别技术在日常生活中的应用更加广泛。

面临的挑战

尽管静脉识别技术在许多方面表现出色，但仍面临一些挑战。首先，由于静脉纹理在人体内部，获取静脉图像相对困难。虽然近红外光技术可以帮助解决这个问题，但图像质量仍受许多因素影响。其次，静脉识别技术的设备成本相对较高，这限制了其在某些领域的推广应用。此外，静脉纹理可能受到年龄、疾病或受伤等因素的影响，这可能导致识别的准确性下降。

结论

生物识别技术的发展为我们提供了更加安全和便捷的身份认证方式。其中，静脉识别技术凭借其高安全性和准确性成为备受关注的领域。静脉识别技术的高安全性和准确性使其成为金融、门禁等领域的首选。尽管静脉识别技术还面临一些挑战，但随着技术的不断发展和进步，相信这些问题也会逐渐得到解决。

九、人脸识别什么时候成熟？

人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等

十、怎样识别的生物变量？

结论：可以通过分析生物体表现出的特征和变化来识别生物变量。原因：生物变量指生物体内外因素产生的影响，如身体形态、生理指标、疾病等。这些变量会表现出不同的特征和变化，例如体温、脉搏、血压等生理指标。通过对这些指标的分析，可以识别出生物变量。内容延伸：除了生理指标，还可以通过生物体表现出的其他特征来识别生物变量，例如行为、表情、声音等。例如，通过观察动物在特定环境下的行为表现，可以推测它们的状态，如是否感到舒适、是否处于求偶期等。因此，对于研究生物变量非常重要的一步就是识别符合生物变量的生物指标。